计算机网络安全评价中神经网络的应用研究

社会经济和科学技术不断发展,也促进了网络技术的发展.网络技术为人们的生活提供了很多便利,但是同时也为攻击网络的人员提供便利,要想对于计算机网络的安全性给予保证,需要完善计算机网络安全评价体系,充分利用神经网络,将其价值充分地展示出来.神经网络是一种智能人工算法技术,在计算机网路安全评价当中利用可以降低计算机网络安全的风险,使损失得到降低.主要对于计算机网络安全评价当中神经网络的利用进行全面的论述,对于相关的研究提供理论基础.     

计算机网络安全评价中神经网络的应用研究

计算机在普遍化推行过程中,给人们的日常生活带来了巨大的便捷条件,丰富人们生产、生活中的技术支持.然而,在带来巨大利益的同时,计算机在应用过程中仍存在着一定的风险条件,限制了计算机应用价值的最大化发挥.而神经网络作为一种全新体系,被广泛应用于计算机的安全管理与系统评价中.从而保证人们在应用计算机过程中的数据与资源的安全,提高计算机系统的安全性与可靠性.本文就神经网络为出发点,将其在计算机评价中的实际应用进行了深入的研究.     

计算机网络安全评价中神经网络的应用研究

当前,科学技术快速发展,安全评价对安全生产以及管理具有重要的作用.事实证明,相关方法的选用对于安全评价的顺利进行十分重要,对于评价结果的客观性以及准确度都能够产生重要影响.在传统背景下,计算机网络安全评价方式存在较多问题,使得其对评价结果产生不利影响.为了应对这些方面的问题,将神经网络引入其安全评价之中,对于工作效率的提升具有重要的现实意义.     

计算机网络安全评价中对于神经网络的应用探究

知识经济的到来促进了信息化的发展,计算机和网络技术也在发展和变化,影响网络安全的不确定因素也日趋变化,种类形式增加.网络安全是当前网络应用者不可轻视和低估的问题,为了解决和减少越来越突出的网络安全问题,探讨计算机网络评价对于神经网络的应用价值是具有重要意义的.神经网络的应用可大幅度的降低计算机网络安全风险,降低其带来的损失.神经网络在计算机安全评价中具有很大的实际效用和价值.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用

随着信息技术的迅速发展,计算机在我们生活当中应用也日益广泛,无论是处理文件还是公司的办公对计算机技术的依赖都比较大,甚至还包括企业的内部网与全球的互联网层面.在计算机网络给人们生活和工作带来便利的同时,也带来了计算机网络方面的风险.所以,我们需要健全计算机的网络安全系统.在本文中,我们在神经网络的基础上,研究了计算机网络安全评价系统的重要性,同时做出了对应的系统模型,以提高安全评价系统的准确性为目的,有效的推动我国网络技术的全面发展.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用

为了提高计算机网络安全评价的精度,笔者提出了一系列的神经网络的计算机网络安全评价方法.第一,提哦选计算机网络安全评价指标,第二利用专家打分的形式来定位评价指标的权重性,最后就可以获得计算机网络安全评价的等级.试验结果表明粒子优化神经网络大很大程度上加快了计算机网络安全评价的速度和精度.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用

随着科技的不断发展,网络安全越来越受人们的重视,但传统的网络安全评价存在着一定的问题和漏洞,需要将神经网络应用到计算机网络安全评价中。笔者主要对神经网络的基本概念、计算机网络安全评价的基本概念及如何将神经网络应用到计算机网络安全评价中这三个方面进行简要阐述,以提高网络的安全性。     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着计算机网络的发展,其应用范围也不断地扩展,由此,计算机网络的安全问题受到了人们广泛的关注。在对计算机网络安全进行评价时,评价系统的指标比较多,因此,在对其进行评价时,传统的线性方式并无法满足安全评价的需求,同时,评价的准确性也比较差,因此,为了提高计算机网络安全评价的效果及准确性,应用了神经网络,在本文中,介绍了计算机网络安全及安全评价原理,并分析了神经网络的具体应用。     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

本文通过对神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究课题的探讨,对神经网络以及网络安全等进行了阐发,对神经网络在计算机网络安全评价中的应用以及意义进行了深入的分析.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

研究计算机网络安全评价问题,计算机网络安全评价是一个多指标系统,计算机网络受到漏洞、病毒等人侵是一个复杂的非线性问题,传统线性评价方法不能准确描述各指标对评价结果影响且评价结果的精度低.为了提高计算机网络安全的评价精度,提出了一种粒子优化神经网络的计算机网络安全评价方法.首先通过专家系统挑选计算机网络安全评价指标,然后采用专家打分方法确定评价指标权重,最后将指标权重输入BP神经网络进行学习,BP神经网络参数通过粒子群算法进行优化,获得计算机网络安全评价等级.仿真结果表明,相对于传统计算机网络安全评价模型,粒子优化神经网络加快计算机网络安全评价速度,提高了计算机网络安全的评价精度.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用初探

21世纪,人类社会正式进入到互联网时代,网络系统由原本封闭状态日益开放、公开,为用户带来了更多便利和支持,但它自身双重性特点决定了网络环境存在安全威胁和隐患.因此加强对网络状态安全评价至关重要,神经网络具有适应性强优势,在评价中的应用,能够及时发现计算机网络存在的漏洞,提醒用户采用恰当的措施加以防范,增强防范意识,避免个人隐私泄露.文章对神经网络的出现及发展予以梳理,探讨其在计算机网络安全评价中的应用.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着信息技术的不断发展,计算机网络的应用范围也逐渐扩大,计算机系统的网络连接能力日益提高.在流通能力得以提升的同时,计算机网络安全问题凸显.为解决计算机网络安全问题,将神经网络技术应用其中.对神经网络和计算机网络安全进行了简要概述,建立了计算机网络安全评价体系,构建了计算机网络安全评价模型,旨在降低计算机网络安全问题造成的损失,发挥出神经网络最大的应用价值.     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着信息技术的快速发展,当前信息技术被广泛应用于人们生活与生产的方方面面,对于网络安全评价的整体水平也提出了更高、更为具体的要求。为了进一步确认神经网络应用于计算机网络安全评价的作用,首先介绍了计算机网络安全评价体系的建立策略,其次分析了神经网络在计算机网络安全评价中的应用优势,最后结合上述内容阐述了神经网络应用于计算机网络评价系统的具体策略,希望能够为计算机网络安全评价体系的顺利建设提供借鉴。     

基于神经网络的计算机网络安全评价应用价值研究

作为一项很重要的参考指标,网络安全评价在通常涉及计算机的网络安全问题时,其中包含的网络受病毒、相关漏洞入侵等问题本身是非线性的,研究者就需参考具有线性的评价方法,否则其中描述的各项参考指标就会使其评价结果精度大大降低。为防止这种情况发生,专家通常采用在神经网络的基础上应用一种粒子优化的方法。具体的实施方法就是先通过系统的挑选相关指标并确定其权重,通过BP神经网络对其进行优化,进而得出对整个安全网络的一些相关评价等级。通过与传统评价方法相比较,该方法在有效提升了整体的评价速度的同时,其评价精度也得到了大大的提升。     

基于神经网络的计算机网络安全评价研究

本文分析了计算机神经网络的特点及发展,研究神经网络在计算机网络安全评价中的应用.神经网络技术虽然发展较快,应用较广,但神经网络技术目前并不是完全成熟.智能技术的未来发展趋势,是神经网络与灰色系统、证据理论、分形、粗集、混沌、小波、遗传算法、专家系统、模糊逻辑等技术相互融合,共同发挥更大的作用.     

基于神经网络的计算机网络安全评价研究

当前,社会信息化水平得到了大幅度的提高,计算机技术不仅在办公、文件处理等方面得到了广泛的应用,而且还形成了企业内部网络、外部网络与全球互联网络。计算机网络在为连接、沟通提供方便的同时,也存在安全方面的隐患与问题。以神经网络为基础实现计算机网络评价系统的建立,能够实现安全评价的实时与准确。本文针对基于神经网络的计算机网络安全评价系统的建立、必要性及应用进行了探讨,为计算机网络安全评价的进一步发展奠定基础。     

计算机网络安全综合评价的神经网络模型

灰色评价法、模糊综合评价等需确定隶属函数、各指标权重,明显受人为因素的影响。尝试应用神经网络技术进行网络安全的综合评价,并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BP网络建模基本原则和步骤的情况下,建立了可靠、有效的网络安全综合评价模型。16个实例研究表明：提出的样本生成方法、建模过程是可靠的,并能有效地避免出现“过训练”和“过拟合”现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力,不受人为因素的影响,各评价指标与网络安全等级之间存在明显的非线性关系,网络安全策略对网络安全的影响最大。     

神经网络算法在计算机网络安全评价中的应用比较

为了提高计算机网络安全评价的精度和效率,分别利用几种常见的算法对标准BP神经网络进行了改进,结合网络安全评价实例,分别利用平均误差以及运行时间2个指标对评价结果进行评价不同改进算法的设计分别能有效提高网络安全评价的精度和效率,在实际的工程实践中,可以根据具体评价要求采取合适的算法对BP神经网络进行改进.     

计算机网络安全评价中模糊层次分析法的应用分析

计算机网络安全是确保网络事业健康发展的基础,必须以网络面临的威胁为基础,提出安全防御计算机网络安全的措施。本文以计算机网络安全评价中使用模糊层次分析法为研究视角,深入分析该领域模糊层次分析法的应用情况。